中国民航飞机大气污染物排放测算及预测分析

作者： 费文鹏   熊羚利   欧阳斌   卞雪航   宋国华   来源： 交通运输系统工程与信息 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 油流量法   峰值   预测分析   航空运输   大气污染物  

描述： 分别达到11 167,86 785,1 260 131,63 264,11 149,11 359 t,排放强度分别为0.09,0.72,10.44,0.52,0.09,0.09 g/(t·km).HC

轻型电动飞机用碳纤维预浸料力学性能研究

作者： 宋祉岑   李淑萍   梅莉   王吉   来源： 飞机设计 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 力学性能   生产规范   拉伸试验   轻型电动飞机   UIN23100/9314碳纤维预浸料   离散系数  

描述： 碳纤维预浸料作为研究对象,对采用热压罐工艺和真空袋工艺制备的碳纤维复合材料开展了性能验证及评价分析。对试样进行拉伸及压缩试验,测出其单层(0°)拉伸强度、压缩强度、拉伸模量、压缩模量,并统计得出数据

基于深度学习的离场航空器滑行时间预测（英文）

作者： 李楠   焦庆宇   朱新华   王少聪   来源： Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   场面运行   滑行时间   深度学习   航空运输  

描述： 随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision-making,A-CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A-CDM计算离场航空器起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model,STEDL)来提高滑行时间预测的准确性。该模型由时间-流量变量(机场实际容量,场面航空器数量,时间段)、空间变量(滑行距离)、外部环境变量(天气,流控信息,跑道运行模式,机型)3部分组成。使用STEDL模型对香港机场离场航空器滑行时间进行预测验证。实验结果显示,STEDL模型预测准确率为95.4%,预测精度明显优于其他机器学习算法。

航空发动机风扇叶片预制体研发现状及趋势

作者： 韦鑫   荆云娟   杨明杰   张元   尉寄望   来源： 棉纺织技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 预浸料铺层   预制体   3D编织   风扇叶片   3D机织  

描述： 探讨复合材料风扇叶片预制体制备技术研究现状和未来的发展趋势。回顾了国内外风扇叶片预制体制备技术的研究进展,指出我国的发动机复合材料风扇叶片预制体仍然处于发展初期,距离国外制备技术存在较大差距;通过研究风扇叶片预制体性能发展状况,提出了其今后的研发方向应当以复合材料的制造技术和3D打印技术为突破口。认为:应当提高预制体制造设备自动化程度、提高工艺技术、健全预制体性能检测手段,以实现自主研制大型民用涡扇发动机的发展目标。

航空发动机性能预测中参数非线性相关性研究

作者： 张贤杰   孙晶   来源： 自动化技术与应用 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 性能预测   非线性分析   分形理论  

描述： 出于航空发动机性能预测参数融合的需要,需要对原始参数的非线性相关性的大小进行判定。本文利用基于分形理论的性能参数非线性相关性分析方法,对所选参数之间的非线性相关性进行分析,找出相关性最强的组合,本文研究过程与结果为性能预测提供了结果支持与非线性相关性分析的方法参考。

航空发动机运行数据预处理方法研究

作者： 侯振华   来源： 电子元器件与信息技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 运行数据   航空发动机   巡航段数据   拉依达准则  

描述： 维修工程师可以通过监控一些典型参数的变化,或者建立健康评估模型来判断航空发动机的健康状态,为发动机制定维修计划。但是发动机的运行数据种类繁多,而且在收集过程中难免有一些数据会失真,如何选择有价值的参数以及剔除误差一直是发动机数据挖掘中的一个问题。针对上述问题,本文根据发动机运行特点选择巡航段数据,再利用拉依达准则剔除失真数据,经实例验证结果可靠,处理过的数据可为后续制定发动机维修计划做依据。

基于机器学习的航空器进近飞行时间预测

作者： 叶博嘉   鲍序   刘博   田勇   来源： 航空学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理   机器学习   特征重要度   随机森林   进近飞行时间预测  

描述： 为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。

拿起话筒的气象预报员——写在民航气象中心成立十二周年之际

作者： 杨晓天   来源： 空运商务 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航气象   空管局   气象服务   预报员  

描述： 飞行,对气象预报有着很高的要求。进入新时代,民航气象紧跟用户需求的脚步,从岗位交流互换、首席预报员制度、气象服务生态圈建设、特殊天气预报、数据分析智能化等方面入手,推动信息共享,扩大服务范围,精准提升效能,为行业发展、人民出行做出积极贡献。

基于灰色组合模型的飞机地面积霜预测

作者： 王涛   刘建华   杨亚磊   陈斌   来源： 计算机仿真 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 灰色组合模型   积霜预测   积冰传感器   后验差  

描述： 飞机地面积霜对飞机的飞行安全带来隐患,往往导致航班延误。针对飞机地面积霜预测的问题,建立了灰色理论离散形式DGM(1,1)的飞机地面积霜预测模型。由于上述模型缺少对线性因素的考虑,故构建了基于GM

面向飞机辅助动力装置在翼剩余寿命预测的性能参数扩增方法

作者： 刘连胜   张晗星   刘晓磊   王璐璐   梁军   来源： 仪器仪表学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 生成对抗网络   辅助动力装置   在翼寿命   参数扩增   故障预测  

描述： 为解决飞机辅助动力装置(APU)在翼性能参数维度低而无法获得较高准确故障预测结果的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)性能参数的扩增方法。首先,在研究GAN原理的基础上,通过网格搜索算法确定生成器与判别器的优化参数;其次,研究面向APU性能退化参数的扩增方法,为APU的剩余寿命预测提供输入参数;最后,基于中国南方航空股份有限公司机队的APU在翼监测参数,全面验证和评估所提方法的性能。基于GAN生成10维的排气温度参数通过欧几里得距离、皮尔森相关系数和KL散度度量方法进行处理,结果表明生成参数与原始参数具有较好的一致性。基于3种寿命预测方法开展的对比实验中,将生成的10维参数与原始参数共同用于APU剩余寿命预测,与仅将原始性能参数用于APU剩余寿命预测相比,平均绝对误差和均方根误差表征的预测结果准确性至少提升了8.55%和3.62%。